基于组合神经网络的柴油机振动信号控制

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根据柴油机振动信号的特性,使其在相空间里重构,再应用组合神经网络,对柴油机振动信号进行拟合和预测。该组合神经网络是一个两级系统,第一级有两个神经网络的预报--一个多目标前馈网络和一个函数耦合神经网络,用模糊反向传播算法进行训练;第二级是由第一级产生的两个预测结果混合得到的组合模型,采用Karmarkar线性规划算法进行训练。实际应用证明了该方法的有效性。
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